对于读多写少的场景，我们通常使用内存型数据库作为缓存，关系型数据库作为主存储，从而形成两层相互依赖的存储体系。
本文主要描述ThinkSNS Plus服务端系统性能、服务端高性能部署方案及优化措施、服务端系统持续优化及升级策略。本文未涉及前端（PC站点、H5站点、Android、IOS）性能方案。
阿里云高级技术专家车漾老师在 QCon 上海会议上，分享了在 Fluid 项目作为云原生 AI 场景下的数据和任务编排框架，在 AIGC 模型推理工程化落地方面做了许多优化探索的工作，包括简化云原生 AI 场景的分布式缓存管理和运维，降低资源成本；以及优化推理服务读取模型数据的效率，加速模型加载过程。同时也会演示了如何通过 Fluid 将一个 LLM 模型的推理加载速度提升近 7 倍，同时提供缓存弹性的能力，避免资源浪费的实践话题。
在混合云计算中，存储数据的位置对整体性能有重大影响。用户需要了解SaaS如何解决混合云数据管理和延迟问题。 通过云爆发的能力，混合云平台提供了巨大的计算灵活性。但是，混合云数据的适当放置以及在公共云和私有云中的快速访问对IT团队构成了挑战。然而，作为服务的存储可以提供帮助。 云爆发的困境 云爆发的根本问题是数据经常处于错误的云环境中。对于许多应用程序（如Web服务和媒体传输）来说，最好将数据复制到公共云和私有云。数据集主要是静态的任何应用程序，都适用于此模型，并且还有可以自动执行复制过程的软件。 但是当数
Azure 机器学习是集成式的端到端数据科学和高级分析解决方案。 它可让数据科学家以云的规模准备数据、开发试验和部署模型。 Azure 机器学习的主要组件包括：
GDCC 分 布 式 云 云智相生 GDCC 2023 4月20日，2023全球分布式云大会·北京站正式召开。作为本次AIGC数智中国科技周的重要组成部分之一，大会以“云智相生”为主题，着眼于分布式云和人工智能，以分布式云促进人工智能发展，以人工智能降低分布式云上云和用云门槛，为构建数智中国夯实基础设施和技术底座。 本次大会，全球分布式云联盟携手腾讯云等海内外云计算领军企业和运营商，共同开启分布式云智能化新纪元。 腾讯云 王登宇 在上午举办的分布式领袖论坛上，腾讯云存储专家架构师 王登宇发表了题为《
来源 | 经授权转载自 百度智能云技术站 公众号 AI 应用对存储系统的挑战是全面的，从离应用最近的数据计算如何加速，到离应用最远的数据存储如何管理，到数据存储和数据计算之间如何高效流通，再到不同应用之间的资源调度如何协调 …… 这其中每一个环节的低效，都有可能拖累最终的 AI 任务的最终完成时间，让 AI 应用在一直等待数据，多个 AI 应用之间无法高效并发。 本次分享，将以存储系统为视角，对 AI 应用加速中的全部流程进行展开，分析其中关键节点和讲解相应技术，并分享百度智能云在 AI IaaS 建设
2012～2014年，我们的业务开始使用一种新的互联网销售模式——秒杀抢购，一时间，各个产品线开始纷纷加入进来，今天秒杀门票，明天秒杀酒店，等等。各种活动是轮番登场，用户在不亦乐乎地玩着秒杀活动的同时，也对后端技术的支撑提出了一波又一波的挑战。
CSG存储网关是基于腾讯云高性能、高可靠性的对象存储系统COS对外提供iSCSI、NFS和CIFS/SMB访问协议。作为一种混合云方案， 帮助用户不用修改本地应用就可以把数据上传到COS。网关可以部署在用户IDC也可以部署在腾讯云上，产品形态如下所示。
Ehcache是一个Java实现的开源分布式缓存框架，EhCache可以有效地减轻数据库的负载，可以让数据保存在不同服务器的内存中，在需要数据的时候可以快速存取。同时EhCache 扩展非常简单，官方提供的Cache配置方式有多种。可以声明配置、xml中配置、程序里配置或者调用构造方法时传入不同的参数。
在构建现代Web应用时，性能通常是至关重要的考虑因素之一。为了提高用户体验和应用的响应速度，开发人员经常会使用各种技术来优化其性能。其中，缓存是一种非常有效的方法之一。Django作为一个功能强大的Web框架，提供了强大的缓存系统，使开发人员能够轻松地实现缓存功能，从而提升Web应用的性能。
某初创企业的主营业务是为用户提供高度个性化的商品订购业务，其业务系统支持PC端、手机App等多种访问方式。系统上线后受到用户普遍欢迎，在线用户数和订单数量迅速增长，原有的关系数据库服务器不能满足高速并发的业务要求。 为了减轻数据库服务器的压力，该企业采用了分布式缓存系统，将应用系统经常使用的数据放置在内存，降低对数据库服务器的查询请求，提高了系统性能。在使用缓存系统的过程中，企业碰到了一系列技术问题。
文章原创首发于微信公众号「 TGO 鲲鹏会」，原文地址：CC 视频研发副总裁栗伟：新技术只有解决客户痛点才有价值
导读：如今，缓存系统的应用非常广泛，能够用来提高并发数、数据吞吐量，提高快速响应能力。那么当数据量达到一定程序，单机环境可能就显得有些力不从心了，就需要一个分布式缓存系统。
如今，缓存系统的应用非常广泛，能够用来提高并发数、数据吞吐量，提高快速响应能力。那么当数据量达到一定程序，单机环境可能就显得有些力不从心了，就需要一个分布式缓存系统。
在现在互联网架构中，几乎每个互联网项目都会引入缓存系统，比如 Redis、Memcached。来保护下游数据库和提升系统并发量。不管使用哪种缓存系统都有可能遇到缓存穿透的问题。
在应对高并发、大数据的挑战时，精心设计的缓存策略是提高系统性能和响应速度的关键因素之一。本文将介绍一些顶级的缓存策略，涵盖了从系统读取数据到写入数据的全过程，以帮助开发者制定更高效的缓存方案。
在hazelcast的官方文档中，提到了其支持read-through，write-through与write-behind三种模式。查阅资料，最后在oracle的官文中找到了比较靠谱的解释。
在大模型时代，企业将如何进行湖仓一体化架构选型？下一代Lakehouse架构方向又在哪里？未来面临着怎么样的挑战？让我们在6月15日举办的以「大模型时代的 OLAP 技术演进」为主题的第58届DataFunSummit：OLAP 线上峰会中，「Lakehouse 湖仓一体化架构」论坛上看头部企业如何做！
在学习Java技术的时候，我们都会学到缓存框架，那么我们为什么要在Java培训中学习缓存框架呢，它最主要的一个原因就是可以加快响应速度。今天，我们通过本文主要是分享了 5 个常用的Java分布式缓存框架，这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能，可以让你的缓存系统更容易扩展。
缓存高并发问题是在高并发环境下，由于缓存系统无法快速响应或者处理大量的请求，导致系统性能下降，甚至出现系统崩溃的问题。
时间回溯到2016年， 最初出于挖人的险恶用心，进入了一个名叫“中生代技术”的技术群。本以为和自己加入的诸多技术群类似，没想到在这里发现了一群有趣的人，一群热爱技术的人，一群为了一些技术细节争论得面红耳赤的人。因为在本公众号的一篇文字《老曹眼中的缓存技术》，在博客上是《全栈必备 缓存基础》，右军找到了我，开启了本次著书之旅。
对于缓存来说，我相信很多人都不会陌生。一般的，对于常用的一些数据，基础数据等，也或者是为了高并发，比如抢购等把热点数据放入缓存中以实现高并发快速响应。
Ehcache是一个Java实现的开源分布式缓存框架，EhCache 可以有效地减轻数据库的负载，可以让数据保存在不同服务器的内存中，在需要数据的时候可以快速存取。同时EhCache 扩展非常简单，官方提供的Cache配置方式有好几种。你可以通过声明配置、在xml中配置、在程序里配置或者调用构造方法时传入不同的参数。
微服务架构设计代表了一种架构设计思想，配合现在的容器技术（如 Docker），可在软件开发流程、部署、服务维护等各方面产生效率提升。 但不一定所有的业务场景都适合微服务，有时候非常简单的业务场景下，微服务反而会降低效率。什么是微服务，其特性，好处及陷阱，是本文要讨论的内容。 一、什么是微服务 微服务是一种软件架构风格，它是以专注于单一责任与功能的小型功能区块为基础，利用模组化的方式组合出复杂的大型应用程序，各功能区块使用与语言无关的 API（例如 REST）集相互通讯，且每个服务可以被单独部署，它具备以下
数据湖加速器 GooseFS 是由腾讯云推出的高性能、高可用、弹性的分布式缓存方案。依靠对象存储（Cloud Object Storage，COS）作为数据湖存储底座的成本优势，为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口，加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能。
在开发中大型Java软件项目时，很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈，如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去，或者并没有选择更优的缓存策略，那么到时候重构起来将会是一个噩梦。本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架，这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能，可以让你的缓存系统更容易扩展。 1、Ehcache – Java分布式缓存框架 Ehcache是一个Java实现的开源分布式缓存框架，EhCache 可以有效地减轻数据库的负载，可以让数据保存在不同服务器的内存中，在需要数据的时候可以快速
往期精选 在开发中大型Java软件项目时，很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈，如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去，或者并没有选择更优的缓存策略，那么到时候重构起来将会是一个噩梦。本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架，这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能，可以让你的缓存系统更容易扩展。 1、Ehcache– Java分布式缓存框架 Ehcache是一个Java实现的开源分布式缓存框架，EhCache 可以有效地减轻数据库的负载，可以让数据保存在不同服务器的内存中，在需要数据的
在开发中大型Java软件项目时，很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈，如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去，或者并没有选择更优的缓存策略，那么到时候重构起来将会是一个噩梦。本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架，这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能，可以让你的缓存系统更容易扩展。
上个月，我们的工程团队发布了一个大的更新，关于在使用我们的Docker平台Jet时Docker镜像是如何被缓存和存储的。在本文中，我们将讨论更新的动机，特性的设计和实现，以及我们面临的一些棘手的工程问题。
CDN (全称 Content Delivery Network)，即内容分发网络
1. 前言 在高访问量的web系统中，缓存几乎是离不开的；但是一个适当、高效的缓存方案设计却并不容易；所以接下来将讨论一下应用系统缓存的设计方面应该注意哪些东西，包括缓存的选型、常见缓存系统的特点和数据指标、缓存对象结构设计和失效策略以及缓存对象的压缩等等，以期让有需求的同学尤其是初学者能够快速、系统的了解相关知识。 2. 数据库的瓶颈 2.1 数据量 关系型数据库的数据量是比较小的，以我们常用的MySQL为例，单表数据条数一般应该控制在2000w以内，如果业务很复杂的话，可能还要低
缓存系统：memcached（group cache）、redis、mongodb、Couchbase（CouchDB、Membase、CouchOne） http缓存：varnish、nginx、traficserver、squid 负载均衡：lvs、f5、nginx、haproxy 代理：nginx 集群操作系统（运行在单机系统上）：Mesos 集群管理：Kubernetes Web服务器：nginx、lighthttpd、apache、tengine WSGI实现： uWSGI、gunicorn We
大家好！我是万俊峰，go-zero 作者。感谢 ArchSummit 提供这么好的机会来跟大家分享一下go-zero的缓存最佳实践。
腾讯云CDN产品使用介绍：https://www.bilibili.com/video/BV1fi4y1M7XV
缓存是提升应用性能的常用手段，为框架中最通用的功能，每个框架也都推出专属的、功能多样的缓存库。这些差别使得开发人员不得不学习多种系统，而很多可能是他们并不需要的功能。此外，缓存库的开发者同样面临着一个窘境，是只支持有限数量的几个框架还是创建一堆庞大的适配器类。
1) 高性能:当传统数据库面临大规模数据访问时,磁盘I/O 往往成为性能瓶颈,从而导致过高的响应延迟.分布式缓存将高速内存作为数据对象的存储介质,数据以key/value 形式存储,理想情况下可以获得DRAM 级的读写性能; 2) 动态扩展性:支持弹性扩展,通过动态增加或减少节点应对变化的数据访问负载,提供可预测的性能与扩展性;同时,最大限度地提高资源利用率; 3) 高可用性:可用性包含数据可用性与服务可用性两方面.基于冗余机制实现高可用性,无单点失效(single point of failure),支持故障的自动发现,透明地实施故障切换,不会因服务器故障而导致缓存服务中断或数据丢失.动态扩展时自动均衡数据分区,同时保障缓存服务持续可用; 4) 易用性:提供单一的数据与管理视图;API 接口简单,且与拓扑结构无关;动态扩展或失效恢复时无需人工配置;自动选取备份节点;多数缓存系统提供了图形化的管理控制台,便于统一维护; 5) 分布式代码执行(distributed code execution):将任务代码转移到各数据节点并行执行,客户端聚合返回结果,从而有效避免了缓存数据的移动与传输.最新的Java 数据网格规范JSR-347中加入了分布式代码执行与Map/reduce 的API 支持,各主流分布式缓存产品,如IBM WebSphere eXtreme Scale,VMware GemFire,GigaSpaces XAP 和Red Hat Infinispan 等也都支持这一新的编程模型.
根据文章内容总结的摘要
缓存雪崩，缓存穿透，缓存预热，缓存热备是在做缓存设计或者缓存应用时经常遇到的概念，也是缓存应用过程中必须熟知及知道 的东西。 缓存雪崩 当缓存处于单点情况下，一旦缓存服务器崩溃，所有的请求就会落到数据库层，此时，如果由于访问量过大则会导致数据库宕机，进而导致整个网站或服务不可用，这种缓存故障就是俗称的缓存雪崩。 解决方案：解决缓存雪崩故障，就得解决单点问题，提高缓存高可用性，建立分布式的高可用缓存系统，一台缓存服务器挂了，另外的一台起来继续工作，更不能影响其他的缓存系统。 缓存穿透 如果某个key对应的
设计一个好用的缓存架构方案需要考虑多个方面，包括数据一致性、可用性、扩展性、性能以及成本。
在之前的一篇缓存穿透、缓存并发、缓存失效之思路变迁文章中介绍了关于缓存穿透、并发的一些常用思路，但是个人感觉文章中没有明确一些思路的使用场景，本文继续将继续深化与大家共同探讨，同时也非常感谢这段时间给我提宝贵建议的朋友们。
在分布式系统中，为了保证数据的一致性和系统的稳定性，分布式锁是一个非常关键的组件。以下是一些常见的分布式锁实现方式：
张三在面对公司现有缓存技术使用混乱、效果不佳的问题时，选择主动出击，基于Spring框架自研一套缓存解决方案，这体现了他的专业技术能力、问题解决意识以及积极的工作态度。以下是他可能采取的一些关键步骤和考量：
将主存储器用作存储区域而不是使用磁盘是并不是一种全新的尝试。你可以在日常生活中发现许多使用主内存DBMS(数据库管理系统)（MMDB）执行比磁盘快得多的情况。一个例子是你使用手机的时候。当你发短信或给你的朋友打电话时，大多数移动服务提供商会使用MMDB来让你尽快获取朋友的信息。
系列回顾 在前面的文章DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法一文中我介绍了系统性能优化的理论做了一个概括的介绍，也简单的介绍了性能优化的过程及相关的技术关注点或者说是做法。 本文将基于系统架构与程序设计两方面入手，介绍系统架构与性能优化方向一种技术实践：缓存技术与ORM缓存查询。 缓存介绍 前面的文章DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法我在系统优化的理论依据中简单的提到了CPU中的调整缓存操作系统中内存管理的分页和分段
经典游戏服务器端架构概述（下） 今天将详细说明全服分线模型和全服全线模型，正文如下： 1全服分线模型 一、模型描述 由于多进程服务器模型的发展，游戏开发者们首先发现，由于游戏业务的特点，那些需要
缓存通过减少对慢速数据源（如磁盘存储或远程服务）的访问来提高性能，允许快速读写访问经常使用的数据。实现高性能缓存通常包括以下关键方面：
作者 | 山宝银，腾讯后台高级工程师，专注于分布式 NoSQL 存储领域的技术研发工作，参与腾讯多个自研存储系统的开发，在分布式系统、高可用与高性能服务等领域有较丰富的经验。
前面两篇从前端入门的视角去学习认识了Nodejs，接下来将真正从实战角度来看看Nodejs能做什么，如何从零到一的去完成你的全栈项目。
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